KLASTERISASI WILAYAH DKI JAKARTA BERDASARKAN DATA KEJADIAN BENCANA PEMPROV DKI JAKARTA MENGGUNAKAN K-MEANS

Abstrak

Bencana adalah peristiwa atau rangkaian peristiwa yang dapat menimbulkan penderitaan manusia, kerusakan harta benda, kerusakan lingkungan, sarana dan prasarana, serta mempengaruhi kehidupan orang lain, kehidupan manusia dan penghidupan. Negara Kesatuan Republik Indonesia merupakan negara kesatuan dengan wilayah yang luas dan terletak di garis khatulistiwa dimana dua benua dan dua samudra bertemu, kondisi alam memiliki banyak keunggulan. Namun disisi lain, letaknya di wilayah geografis, geologis, hidrologis, dan demografis rawan bencana dan memerlukan pengelolaan yang sistematis, global, dan terkoordinasi dengan frekuensi tinggi. Pengelompokan Bencana pada suatu wilayah akan mempermudah pemerintah dalam pertimbangan di wilayah mana saja yang memerlukan atensi khusus dalam penanggulangan bencana alam di indonesia. Dengan adanya pengelompokan tersebut akan dapat dilihat wilayah mana saja yang berdampak pada bencana alam. Data yang diperoleh dengan kurun waktu januari 2021-juli 2021. Pada penelitian kali ini teknik dari data mining untuk klasterisasi wilayah di DKI Jakarta yaitu dengan menggunakan algoritma K-Means dan menggunakan metode CRISP-DM. Data dari penelitian ini didapat dan bersumber dari website data.jakarta.go.id. Dataset hanya data di provinsi DKI Jakarta. Yang terdiri dari tanggal, waktu kejadian, lokasi bencana, jenis bencana, jumlah korban bencana, persentase korban bencana yang mendapat bantuan sosial dan jenis bantuan yang diberikan. Berdasarkan hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma K-Means dapat menentukan 4 (empat) cluster yang optimal yaitu cluster satu dengan jumlah 31 items, cluster dua dengan jumlah 1 items, cluster tiga dengan jumlah 40 items dan cluster empat dengan jumlah 64 items. Dengan nilai Davies Bouldin (DB) algoritma K-Means sebesar 0,323 dibanding nilai DB algoritma X-Means sebesar 0,326. Hasil yang diperoleh dapat menjadi masukan bagi pemerintah di Provinsi DKI Jakarta dalam menganalisis jumlah kejadian bencana berdasarkan wilayah yang terdampak bencana.